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AI讓游戲角色更生動，EA公司引領未來游戲開發(fā)新風向

發(fā)布時間：2024-06-03 14:34:25 瀏覽量：234次

想開發(fā)出一款爆款游戲，是一件難度極高的事情，不僅要有精妙的內(nèi)容設計，精致的光影效果，自然的動畫建模，還要投入相當多的資金和時間。

現(xiàn)在，美國游戲公司藝電（EA）正在與加拿大不列顛哥倫比亞大學（UBC）合作，嘗試在游戲開發(fā)中引入強化學習技術(shù)，用于制作角色模型和動作控制系統(tǒng)，希望可以讓 AI 學會制作游戲角色，使其行為模式更加逼真，同時簡化和加速游戲研發(fā)流程。

研究團隊通過強化學習和深度生成模型 Motion VAE（變分自動編碼器），在沒有使用傳統(tǒng)編程和動畫制作的情況下，生成了可控的足球運動員角色，能夠做到跑動、傳球、射門和頭球等動作，行動流暢自然，基本符合人類的運動模式。

圖 | AI 生成的折返跑和頭球動作（來源：Character Controllers Using Motion VAEs/ACM）

通常來說，制作電子游戲中的角色及其動作需要花費大量時間。

以 FIFA 一類的體育游戲為例，為了呈現(xiàn)逼真的動作，需要用到動作捕捉技術(shù)來追蹤真人的面部和肢體動作。不過這種方法局限了動作的可能性，游戲角色只能表現(xiàn)出已記錄的動作，而且還需要大量的編程工作，為游戲角色制作動畫。

基于這點，EA 和 UBC 的研究人員才看中了人工智能技術(shù)，希望可以自動化動畫設計過程，讓 AI 代勞去制作帶有目的性的動作模式，比如射門和帶球跑動，還要允許人類控制。

為了制作角色，研究人員訓練了一套機器學習模型，用來識別和復刻運動捕捉數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計學模式。例如跑步這種動作，對應著一系列有規(guī)律可循的數(shù)據(jù)點，那么反過來看，出現(xiàn)這些數(shù)據(jù)就說明人物在跑動。所以如果 AI 能夠?qū)崿F(xiàn)特定的數(shù)據(jù)排列，就可以控制人物跑動。

隨后他們又使用強化學習技術(shù)訓練了另一個模型，負責重現(xiàn)帶有特定目標的真實動作，比如在游戲中向一個球跑過去。在這個過程中，模型會生成不拘泥于動作捕捉數(shù)據(jù)的動畫模式。

圖 | AI 可以進行多種目標不同的行動

換句話說，這套模型能夠?qū)W習足球運動員是如何運動的，然后自發(fā)地制作角色的慢跑，沖刺，帶球跑動和過人等動作的動畫。全程無需人類介入，也不涉及傳統(tǒng)的編程和動畫制作流程。

紐約大學教授朱利安 · 圖吉利斯（Julian Togelius）表示，“我認為將動畫制作程序化將是一件大事。這項技術(shù)絕對有很多不同的用途。利用強化學習可以實現(xiàn)自動化和流程化，這將改變游戲內(nèi)容的創(chuàng)造方式。”

EA 的研究人員強調(diào)，利用機器學習技術(shù)開發(fā)游戲或者加速游戲制作過程，廣泛適用于動作和角色扮演類游戲，可以讓游戲內(nèi)容更具拓展性、隨機性和創(chuàng)造性。同時這種方式還可以提高設計效率，對于構(gòu)建日趨復雜的游戲世界以及建模和動畫制作流程意義重大。

不過研究團隊也清楚，對于游戲業(yè)界來說，距離廣泛普及 AI 生產(chǎn)力工具還有很長的路要走，至少要數(shù)年的時間。

根本原因在于，一些機器學習算法難以理解和調(diào)試，獨立游戲制作人和小型工作室可能缺乏足夠的資源，心有余而力不足。而對于投資巨大的 3A 級游戲來說，貿(mào)然嘗鮮一旦失敗，后果十分嚴重，哪怕在中途轉(zhuǎn)型傳統(tǒng)技術(shù)，也會背負巨大的心理和資源壓力，造成一種得不償失的現(xiàn)象。

幸運的是，現(xiàn)在仍然有團隊愿意嘗試相關(guān)研究。

最近，在經(jīng)典游戲《吃豆人》發(fā)行40周年之際，英偉達，多倫多大學和麻省理工學院的研究人員就推出了一個AI復刻制作版本。通過一個名為GameGAN的模型，AI僅僅通過觀看5萬場吃豆人游戲，就學會了制作一個簡易復刻版，雖然清晰度不高，但加入了AI生成的新場景。

圖 | AI制作的復刻版《吃豆人》

最重要的是，AI沒有獲得任何游戲源代碼，也沒有使用底層游戲引擎，而且是在對規(guī)則一無所知的前提下，完成了對游戲模式的復制。

結(jié)合EA與UBC團隊的研究成果不難發(fā)現(xiàn)，在游戲開發(fā)和動畫制作領域，AI技術(shù)的確具備進一步挖掘的潛力。

UBC教授 Michiel van de Panne表示，團隊的下一步研究是利用強化學習在符合物理規(guī)律的虛擬環(huán)境中訓練非人類游戲角色。這比基于動作捕捉數(shù)據(jù)訓練AI更加困難，因為這種思路就像是讓AI學會從零創(chuàng)造全新的動畫，同時也很難量化玩家的喜好。

“我期待看到真正可以充分發(fā)揮AI創(chuàng)造動畫能力的東西，”van de Panne教授表示，“這一天終將到來?！?/p>

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